Usei o Gemini Flash:
Resultado da Atividade:
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Olá, Estudante. Como vai?
Excelente aplicação da técnica de Cadeia de Pensamentos (Chain-of-Thought ou CoT)! O seu exemplo mostra de forma muito clara como guiar o modelo de Inteligência Artificial para resolver um problema lógico passo a passo, evitando que ele tire conclusões precipitadas e erre o cálculo final.
Nas capturas de tela que você compartilhou, o seu prompt funcionou perfeitamente. Ao fornecer um exemplo estruturado de raciocínio passo a passo (a lógica das maçãs de Maria), o Gemini conseguiu replicar exatamente o mesmo método para resolver o problema dos livros de João.
Para complementar o seu aprendizado sobre Engenharia de Prompt, vale a pena destacar por que essa técnica é tão poderosa no dia a dia:
Modelos de linguagem (LLMs) geram textos prevendo a próxima palavra mais provável. Quando fazemos uma pergunta complexa diretamente, o modelo tenta adivinhar a resposta final imediatamente, o que aumenta drasticamente a chance de alucinação (erros).
Quando forçamos a IA a "pensar em voz alta" e detalhar as etapas (Subtração 1, Subtração 2, Soma), criamos um caminho lógico na memória de contexto do modelo. Cada etapa concluída com sucesso serve de base para o acerto da etapa seguinte.
No seu exercício, você utilizou Few-Shot CoT, que é quando damos um exemplo de raciocínio para o modelo seguir. Mas sabia que existe uma forma de ativar esse raciocínio passo a passo sem precisar dar um exemplo completo?
Basta adicionar uma frase simples de comando no final do seu prompt.
Essa pequena instrução comercialmente conhecida como gatilho de raciocínio força o modelo a estruturar a lógica sozinho antes de entregar o resultado numérico.
O seu exercício está impecável e demonstra que você compreendeu o núcleo da Engenharia de Prompt para tarefas de lógica e matemática. Parabéns pelo resultado!
Espero que possa ter lhe ajudado!